QVQ-Max — 2025-03-25는 Qwen의 QVQ 시각 추론 라인에 속합니다. QVQ-Max 계열은 이미지와 동영상 관찰을 해당 정보의 분석과 결합합니다. 문서화된 활용 분야는 수학 문제, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 일상적인 질문에 걸쳐 있습니다. 유용한 결과는 제공된 시각적 근거와 연결된 텍스트 설명이나 해답입니다.
세밀한 관찰이 먼저입니다. 차트에서는 읽기 쉬운 축, 범례, 데이터 레이블을 제공하고, 값을 비교할지 추세를 설명할지 특정 주장을 검토할지 명시하세요. 결론을 뒷받침하는 관찰 내용을 요청하세요. 여러 이미지에서는 순서를 보존하고 각 답변의 근거가 될 이미지를 지정하세요. 좋은 비교는 그럴듯한 해석을 관찰 사실로 취급하지 않고, 눈에 보이는 차이를 명시하며 그것이 질문에 중요한 이유를 설명합니다.
시각 추론은 이러한 관찰을 사용해 문제를 해결합니다. 도표 기반 계산에서는 레이블, 단위, 명시된 조건을 유지한 전체 그림과 서면 질문을 제공하세요. 주어진 정보를 식별하고, 계산을 설명하며, 결과를 요청한 형식으로 표현하도록 하세요. 기술 도표에서는 검토할 프로세스나 관계를 명시하고 특정 시각 요소에 연결된 설명을 요청하세요. 값이나 레이블이 불분명하면 계산을 시도하기 전에 모호한 부분을 밝히도록 하세요.
이 계열은 시각 자료를 바탕으로 한 창작과 실무 작업도 지원합니다. 간단한 스케치는 일러스트 제작 지침의 출발점이 될 수 있고, 장면은 짧은 동영상 대본에, 사진은 설명이나 비교에 활용할 수 있습니다. 대상 독자, 목적, 제약을 제시하고 수정 콘셉트, 장면 개요, 설명 등의 서면 산출물을 요청하세요. 이러한 과제는 시각 원본을 바탕으로 텍스트 지침을 생성합니다. 제안된 변경을 그 계기가 된 근거와 비교할 수 있도록 원본 이미지나 클립을 보존하세요.
동영상 이해에서는 구간이나 사건과 답해야 할 질문을 지정하세요. 문서화된 QVQ 인터페이스는 분석용 동영상 자료를 입력받습니다. 세밀한 사항이 중요하면 관련 장면의 읽기 쉬운 정지 화면을 첨부하고 클립과의 관계를 설명하세요. 눈에 보이는 행동의 순서와 결론을 뒷받침하는 관찰을 요청하되, 의도 해석이나 이후 상황 예측과 관찰을 구분하도록 하세요. 질문에 필요한 특정 근거를 중심으로 자료를 선택하고 원본 순서를 유지하세요.
문서화된 QVQ 추론 작업 흐름은 사고 과정과 답변을 결합하며, 제작사의 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍 출력을 사용합니다. 추론 조각과 답변 조각을 구분하고, 완성된 응답을 조합한 뒤 보고서, 풀이 또는 사용자 지침으로 사용하세요. 중단된 응답은 미완성으로 인식해야 합니다. 결과, 사용한 근거, 가정을 명시하는 간결한 최종 구간을 요청하면 추론이 끝난 뒤에도 결론을 쉽게 검토할 수 있습니다.
제조사의 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 실제 과제, 관련 조건, 요청한 답변 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 모델 계열에서 복사한 설정을 적용하기보다 QVQ 샘플링 기본값을 유지하도록 권장합니다. 요청한 표는 텍스트 답변을 정리할 수 있습니다. 애플리케이션이 JSON 형태의 출력을 처리한다면 구조와 값을 사용 전에 검증하세요. 프롬프트는 시각적 질문과 분석에서 필요한 산출물에 집중하도록 하세요.
실용적인 결과를 위해 원본 이미지나 클립을 완성된 답변과 함께 보관하세요. 산술 계산은 원래 숫자와 단위를 기준으로 확인하고, 시각적 설명은 실제 존재하는 레이블과 대상에 비추어 검토하세요. 같은 사례를 다시 살펴볼 때는 날짜가 지정된 정확한 모델 이름을 과제 기록에 남기세요. 시각적 근거, 가정, 결론을 구분하도록 요청하세요. 그렇지 않으면 흐릿한 기호나 보이지 않는 사건에 대한 확신에 찬 해석이 잘못된 계산이나 판단의 근거가 될 수 있습니다.
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Solve a described geometry problem\n\nA diagram is described in text: triangle ABC has base AB = 8 cm and perpendicular height from C to line AB = 3 cm. The foot of the height lies outside segment AB. Calculate the area, explain whether the outside foot changes the formula and state which given measurements are sufficient.A worked area calculation with units and a brief explanation of perpendicular height when its foot is outside the base segment.Check that the answer uses the perpendicular height, not an inferred side length, and reports square centimeters.qvq-max-2025-03-25QVQ-Max — 2025-03-25는 Qwen의 시각 추론 라인에 속합니다. QVQ-Max 계열은 텍스트 질문과 함께 이미지와 동영상을 분석하고, 시각적 관찰과 추론을 결합해 설명, 풀이, 창작 지침을 텍스트로 생성합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QVQ-Max — 2025-03-25는 Qwen의 QVQ 시각 추론 라인에 속합니다. QVQ-Max 계열은 이미지와 동영상 관찰을 해당 정보의 분석과 결합합니다. 문서화된 활용 분야는 수학 문제, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 일상적인 질문에 걸쳐 있습니다. 유용한 결과는 제공된 시각적 근거와 연결된 텍스트 설명이나 해답입니다.
세밀한 관찰이 먼저입니다. 차트에서는 읽기 쉬운 축, 범례, 데이터 레이블을 제공하고, 값을 비교할지 추세를 설명할지 특정 주장을 검토할지 명시하세요. 결론을 뒷받침하는 관찰 내용을 요청하세요. 여러 이미지에서는 순서를 보존하고 각 답변의 근거가 될 이미지를 지정하세요. 좋은 비교는 그럴듯한 해석을 관찰 사실로 취급하지 않고, 눈에 보이는 차이를 명시하며 그것이 질문에 중요한 이유를 설명합니다.
시각 추론은 이러한 관찰을 사용해 문제를 해결합니다. 도표 기반 계산에서는 레이블, 단위, 명시된 조건을 유지한 전체 그림과 서면 질문을 제공하세요. 주어진 정보를 식별하고, 계산을 설명하며, 결과를 요청한 형식으로 표현하도록 하세요. 기술 도표에서는 검토할 프로세스나 관계를 명시하고 특정 시각 요소에 연결된 설명을 요청하세요. 값이나 레이블이 불분명하면 계산을 시도하기 전에 모호한 부분을 밝히도록 하세요.
이 계열은 시각 자료를 바탕으로 한 창작과 실무 작업도 지원합니다. 간단한 스케치는 일러스트 제작 지침의 출발점이 될 수 있고, 장면은 짧은 동영상 대본에, 사진은 설명이나 비교에 활용할 수 있습니다. 대상 독자, 목적, 제약을 제시하고 수정 콘셉트, 장면 개요, 설명 등의 서면 산출물을 요청하세요. 이러한 과제는 시각 원본을 바탕으로 텍스트 지침을 생성합니다. 제안된 변경을 그 계기가 된 근거와 비교할 수 있도록 원본 이미지나 클립을 보존하세요.
동영상 이해에서는 구간이나 사건과 답해야 할 질문을 지정하세요. 문서화된 QVQ 인터페이스는 분석용 동영상 자료를 입력받습니다. 세밀한 사항이 중요하면 관련 장면의 읽기 쉬운 정지 화면을 첨부하고 클립과의 관계를 설명하세요. 눈에 보이는 행동의 순서와 결론을 뒷받침하는 관찰을 요청하되, 의도 해석이나 이후 상황 예측과 관찰을 구분하도록 하세요. 질문에 필요한 특정 근거를 중심으로 자료를 선택하고 원본 순서를 유지하세요.
문서화된 QVQ 추론 작업 흐름은 사고 과정과 답변을 결합하며, 제작사의 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍 출력을 사용합니다. 추론 조각과 답변 조각을 구분하고, 완성된 응답을 조합한 뒤 보고서, 풀이 또는 사용자 지침으로 사용하세요. 중단된 응답은 미완성으로 인식해야 합니다. 결과, 사용한 근거, 가정을 명시하는 간결한 최종 구간을 요청하면 추론이 끝난 뒤에도 결론을 쉽게 검토할 수 있습니다.
제조사의 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 실제 과제, 관련 조건, 요청한 답변 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 모델 계열에서 복사한 설정을 적용하기보다 QVQ 샘플링 기본값을 유지하도록 권장합니다. 요청한 표는 텍스트 답변을 정리할 수 있습니다. 애플리케이션이 JSON 형태의 출력을 처리한다면 구조와 값을 사용 전에 검증하세요. 프롬프트는 시각적 질문과 분석에서 필요한 산출물에 집중하도록 하세요.
실용적인 결과를 위해 원본 이미지나 클립을 완성된 답변과 함께 보관하세요. 산술 계산은 원래 숫자와 단위를 기준으로 확인하고, 시각적 설명은 실제 존재하는 레이블과 대상에 비추어 검토하세요. 같은 사례를 다시 살펴볼 때는 날짜가 지정된 정확한 모델 이름을 과제 기록에 남기세요. 시각적 근거, 가정, 결론을 구분하도록 요청하세요. 그렇지 않으면 흐릿한 기호나 보이지 않는 사건에 대한 확신에 찬 해석이 잘못된 계산이나 판단의 근거가 될 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qvq-max-2025-03-25 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0023 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00916 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-max-2025-03-25", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qvq-max-2025-03-25',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qvq-max-2025-03-25',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra qvq-max-2025-03-25
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qvq-max-2025-03-25QVQ-Max — 2025-03-25는 Qwen의 시각 추론 라인에 속합니다. QVQ-Max 계열은 텍스트 질문과 함께 이미지와 동영상을 분석하고, 시각적 관찰과 추론을 결합해 설명, 풀이, 창작 지침을 텍스트로 생성합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QVQ-Max — 2025-03-25는 Qwen의 QVQ 시각 추론 라인에 속합니다. QVQ-Max 계열은 이미지와 동영상 관찰을 해당 정보의 분석과 결합합니다. 문서화된 활용 분야는 수학 문제, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 일상적인 질문에 걸쳐 있습니다. 유용한 결과는 제공된 시각적 근거와 연결된 텍스트 설명이나 해답입니다.
세밀한 관찰이 먼저입니다. 차트에서는 읽기 쉬운 축, 범례, 데이터 레이블을 제공하고, 값을 비교할지 추세를 설명할지 특정 주장을 검토할지 명시하세요. 결론을 뒷받침하는 관찰 내용을 요청하세요. 여러 이미지에서는 순서를 보존하고 각 답변의 근거가 될 이미지를 지정하세요. 좋은 비교는 그럴듯한 해석을 관찰 사실로 취급하지 않고, 눈에 보이는 차이를 명시하며 그것이 질문에 중요한 이유를 설명합니다.
시각 추론은 이러한 관찰을 사용해 문제를 해결합니다. 도표 기반 계산에서는 레이블, 단위, 명시된 조건을 유지한 전체 그림과 서면 질문을 제공하세요. 주어진 정보를 식별하고, 계산을 설명하며, 결과를 요청한 형식으로 표현하도록 하세요. 기술 도표에서는 검토할 프로세스나 관계를 명시하고 특정 시각 요소에 연결된 설명을 요청하세요. 값이나 레이블이 불분명하면 계산을 시도하기 전에 모호한 부분을 밝히도록 하세요.
이 계열은 시각 자료를 바탕으로 한 창작과 실무 작업도 지원합니다. 간단한 스케치는 일러스트 제작 지침의 출발점이 될 수 있고, 장면은 짧은 동영상 대본에, 사진은 설명이나 비교에 활용할 수 있습니다. 대상 독자, 목적, 제약을 제시하고 수정 콘셉트, 장면 개요, 설명 등의 서면 산출물을 요청하세요. 이러한 과제는 시각 원본을 바탕으로 텍스트 지침을 생성합니다. 제안된 변경을 그 계기가 된 근거와 비교할 수 있도록 원본 이미지나 클립을 보존하세요.
동영상 이해에서는 구간이나 사건과 답해야 할 질문을 지정하세요. 문서화된 QVQ 인터페이스는 분석용 동영상 자료를 입력받습니다. 세밀한 사항이 중요하면 관련 장면의 읽기 쉬운 정지 화면을 첨부하고 클립과의 관계를 설명하세요. 눈에 보이는 행동의 순서와 결론을 뒷받침하는 관찰을 요청하되, 의도 해석이나 이후 상황 예측과 관찰을 구분하도록 하세요. 질문에 필요한 특정 근거를 중심으로 자료를 선택하고 원본 순서를 유지하세요.
문서화된 QVQ 추론 작업 흐름은 사고 과정과 답변을 결합하며, 제작사의 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍 출력을 사용합니다. 추론 조각과 답변 조각을 구분하고, 완성된 응답을 조합한 뒤 보고서, 풀이 또는 사용자 지침으로 사용하세요. 중단된 응답은 미완성으로 인식해야 합니다. 결과, 사용한 근거, 가정을 명시하는 간결한 최종 구간을 요청하면 추론이 끝난 뒤에도 결론을 쉽게 검토할 수 있습니다.
제조사의 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 실제 과제, 관련 조건, 요청한 답변 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 모델 계열에서 복사한 설정을 적용하기보다 QVQ 샘플링 기본값을 유지하도록 권장합니다. 요청한 표는 텍스트 답변을 정리할 수 있습니다. 애플리케이션이 JSON 형태의 출력을 처리한다면 구조와 값을 사용 전에 검증하세요. 프롬프트는 시각적 질문과 분석에서 필요한 산출물에 집중하도록 하세요.
실용적인 결과를 위해 원본 이미지나 클립을 완성된 답변과 함께 보관하세요. 산술 계산은 원래 숫자와 단위를 기준으로 확인하고, 시각적 설명은 실제 존재하는 레이블과 대상에 비추어 검토하세요. 같은 사례를 다시 살펴볼 때는 날짜가 지정된 정확한 모델 이름을 과제 기록에 남기세요. 시각적 근거, 가정, 결론을 구분하도록 요청하세요. 그렇지 않으면 흐릿한 기호나 보이지 않는 사건에 대한 확신에 찬 해석이 잘못된 계산이나 판단의 근거가 될 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qvq-max-2025-03-25 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0023 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00916 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qvq-max-2025-03-25",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qvq-max-2025-03-25', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qvq-max-2025-03-25', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra qvq-max-2025-03-25
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Solve a described geometry problem\n\nA diagram is described in text: triangle ABC has base AB = 8 cm and perpendicular height from C to line AB = 3 cm. The foot of the height lies outside segment AB. Calculate the area, explain whether the outside foot changes the formula and state which given measurements are sufficient.A worked area calculation with units and a brief explanation of perpendicular height when its foot is outside the base segment.Check that the answer uses the perpendicular height, not an inferred side length, and reports square centimeters.